ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA TERHADAP APLIKASI ATMA MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES

• ARYA SOMA WICAKSANA
• 2025

---

Pada masa ini kemajuan teknologi digital telah mendorong munculnya berbagai
aplikasi pencari kerja berbasis mobile, salah satunya adalah Atma. Aplikasi ini
dirancang untuk memudahkan pengguna dalam mencari lowongan pekerjaan,
khususnya di sektor food and beverage (F&B). Namun, beragamnya ulasan pengguna
dan volume yang terus meningkat di Google Play Store membuat analisis manual
menjadi lambat dan rawan subjektivitas, sehingga menyulitkan pengembang
memahami kebutuhan pengguna secara akurat. Penelitian ini bertujuan untuk
menganalisis sentimen pengguna terhadap aplikasi Atma dengan menggunakan
algoritma Naïve Bayes serta mengevaluasi performanya dalam mengklasifikasikan
ulasan ke dalam kategori positif dan negatif. Pendekatan yang digunakan mengacu
pada metode SEMMA (Sample, Explore, Modify, Model, Assess) dengan tahapan
preprocessing teks, pembobotan menggunakan TF-IDF, dan penyeimbangan data
menggunakan teknik SMOTE. Data yang dianalisis berjumlah 2000 ulasan, dan
dilakukan tiga skenario pengujian berdasarkan rasio pembagian data latih dan data uji.
Hasil pengujian menunjukkan bahwa akurasi algoritma meningkat secara signifikan
setelah penerapan SMOTE. Akurasi tertinggi yang dicapai adalah sebesar 85,56%
dengan proporsi 90% data latih dan 10% data uji. Temuan ini menunjukkan bahwa
kombinasi Naïve Bayes, TF-IDF, dan SMOTE cukup efektif dalam melakukan analisis
sentimen terhadap ulasan pengguna aplikasi. Penelitian ini diharapkan dapat
memberikan masukan konstruktif bagi pengembang aplikasi dalam meningkatkan
kualitas layanan sesuai kebutuhan pengguna.

• Analisis Sentimen
• Aplikasi Atma
• Naïve Bayes
• SEMMA

https://repository.bsi.ac.id/repo/72284/ANALISIS-SENTIMEN-PENGGUNA-TERHADAP-APLIKASI-ATMA--MENGGUNAKAN-ALGORITMA-NAÏVE-BAYES
File full-text dikunci.